MapReduce驱动的多维小波变换并行模型

"潘丽姣和金伟健在2016年1月的《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》第35卷第1期中发表了一篇名为'应用MapReduce的多维小波变换模型'的文章。该研究探讨了如何利用MapReduce框架解决小波变换的性能和扩展性问题，提出了一个基于MapReduce的多维小波变换模型，该模型通过将多维小波变换的线性处理转化为并行计算，以适应多处理器环境。在Hadoop平台上进行了实验，结果显示，该模型在处理多信号的多维小波变换时表现出良好的执行效率和扩展性。该研究得到了国家自然科学基金和浙江省教育科学规划课题的支持。" 本文主要介绍了针对传统小波变换在处理大规模数据时所面临的性能瓶颈和扩展性问题，研究者提出了一种创新性的解决方案——基于MapReduce的多维小波变换模型。MapReduce是一种分布式计算框架，由Google开发，主要用于处理和生成大数据集。在这个模型中，小波变换的线性运算被转换为并行任务，分配到多个处理器或节点上执行，这大大提高了处理速度和系统扩展性。 小波变换是一种信号分析工具，它能够同时提供时间域和频率域的信息，对于非平稳信号的分析尤其有效。然而，随着数据量的增长，传统的单处理器实现的小波变换面临着计算复杂度和效率的挑战。因此，将小波变换与MapReduce相结合，可以利用分布式计算的优势，使得多维小波变换在大数据场景下更高效地运行。 在Hadoop平台上实施的实验验证了这个模型的有效性。实验表明，对于多信号的多维小波变换任务，MapReduce模型不仅提高了执行效率，还展示了良好的水平扩展能力，即随着更多计算资源的增加，系统的处理能力可以相应增强，这对于处理海量数据的现代应用来说至关重要。 此外，文章中还提到了研究者的背景和资助情况，表明这项工作是在国家自然科学基金和浙江省教育科学规划课题的支持下完成的。文章最后给出了相应的关键词和分类号，方便读者根据主题进行检索。 这项研究为大数据环境下的多维小波变换提供了一个可行且高效的解决方案，对于进一步优化大数据分析中的信号处理和图像分析等应用具有重要意义。